聊一条理想汽车高速开挖的“护城河”

1 现在的新能源车企其实没有真正的护城河，因为新的商业模式并没有成型。城堡还没有呢，哪来的护城河。但是有目标的企业正在狂奔的路上，这时候的关键就一个字：快

2 电动车的智能化价值还没有体现在销量上，需要一个精准的、让用户体验的价值点，爆发才会开始。

(资料图片)

这个具体的点就是城市nov，顾客获得前所未有的巨大价值，电动车的下半场由此开始。

3 梳理一下：城市noa基于通勤模式，通勤模式基于无图辅助驾驶，无图辅助驾驶基于大模型和海量数据训练。

推倒一下：海量数据是城市noa的关键性因素，是理想汽车高速开挖中的一条“护城河”。

无图辅助驾驶本质上象是训练一个ai机器人，他自己有观察和判断能力，人主要是给他数据，让他自己学习，改善。我们甚至不知道他学到了什么，但是他确实学到了，改善了，理想把这个叫黑盒子2.0。

以前1.0的时代被称为白盒子，主要是我们人看到数据然后判断，改善，效率很低。所谓智能还是靠人，所以有那句话“有多少人工，就有多少智能。”

当机器人自己学习判断的时候，决定他成长和能力的就是数据的量和质量，这样的机器人才能应对真实世界的万千变化。

海量数据基于：1 数据量有多少 2 你能收集到完整的端到端闭环数据

这两点一个对应数据的量，一个对应数据的质量。

理想在数据量和质量上做了战略级的布局：

数据量：

1，全系辅助驾驶免费的策略 2，定位与车型为根基的庞大销量 3，增程式车型善跑长途，单车的辅助驾驶里程数远超竞品

值得注意的是，以上三点不是依赖于结果的马后炮，而是理想多年前就想清的布局。

2，数据质量：

这里要提一个之前很火，但是没有几个企业做到的概念：理想是按照互联网赋能的“新商业”模式打造出来的企业。

他几乎做到了全链路的数据收集，并切实应用到企业实践中，为方方面面赋能。举个小例子：L系列的天窗无法打开，对其他车企来说这个判断往往会有很大争议，但对理想来说，基于数据收集，one用户天窗打开次数和时长比例可以一清二楚，他们能准确而肯定的做出这个判断。而这样的判断，为车顶刚度，天窗大小，后排娱乐屏设计，降低成本等很多方面预留了空间。如何收集数据，如何应用数据，这个事如果前期没有充分思考和布局，后期想做好很难。

理想的数据积累拥有良好的闭环场景和聪明的策略，会为他成为世界领先的ai公司提供坚实的力量。

上面是最近研究的一个点，现在基本可以确定了，总结一下：电动车的新商业模式正在建立的过程中，理想汽车的数据量和质量是具有“护城河”级属性的关键要素，其他企业很长一段时间看都难以逾越。而这条河还在加速开挖。（据说全自动驾驶需要10亿公里训练数据，朗称理想年末有望积累到5亿）

$理想汽车-W(02015)$

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